Diseño de un sistema de detección temprana de obstrucción del tubo endotraqueal en pacientes covid-19 basado en machine learning

Abstract

Fue el 11 de marzo cuando la OMS (Organización Mundial de la Salud) declaró la pandemia mundial debido a la aparición de un virus denominado SARS-CoV-2. Es una enfermedad capaz de ocasionar complicaciones graves o fatales como la obstrucción de la tráquea y los bronquios de los pacientes durante su estancia en UCI, con una tasa de mortalidad cercana al 30%. Una obstrucción endotraqueal es una de las situaciones más difíciles que los médicos deben afrontar y resolver. Por lo tanto, es muy importante saber de antemano cuándo un paciente con COVID-19 podría entrar en la fase de pre-obstrucción. Este problema fue planteado por doctores de la Unidad de Medicina Intensiva del Complejo Hospitalario Universitario Insular Materno Infantil (CHUIMI) de Gran Canaria, y gracias al Colegio Oficial de Médicos de Las Palmas y a la Universidad de Las Palmas de Gran Canaria, se han podido financiar una serie de proyectos de este marco de investigación, donde se incluye el TFM en cuestión. Este trabajo de investigación se centra en el desarrollo de un algoritmo para la detección precoz de la obstrucción del tubo endotraqueal en pacientes con COVID ingresados en UCI (Unidad de Cuidados Intensivos). Los resultados obtenidos del estudio, a pesar de estar basado en un banco de datos de reducido tamaño debido a la reciente situación, indican que nuestra propuesta apunta a un sistema de predicción inteligente eficiente que busca dar respuesta a este importante problema de salud. El estudio concluye demostrando que los sistemas desarrollados son capaces de predecir con suficiente credibilidad si un paciente será obstructivo o no, pudiendo diferenciar, dentro de aquellos considerados obstructivos, el cambio de la fase normal frente al comienzo de la obstrucción o su inicio inminente.

On 11th March, the world pandemic was declared by the WHO (World Health Organization) due to the appearance of a virus called SARS-CoV-2. It is a disease capable of causing serious or fatal complications such as obstruction of the trachea and bronchi of patients during their ICU stay, with a mortality rate close to 30%. An endotracheal obstruction is one of the most difficult situations that physicians must deal with and resolve. Therefore, it is very important to know in advance when a COVID-19 patient could enter in the pre-obstruction phase. This problem was raised by doctors from the Intensive Medicine Unit of the Maternal and Child Insular University Hospital Complex in Gran Canaria, and thanks to the Official College of Physicians of Las Palmas and the University of Las Palmas de Gran Canaria, they have been able to finance a series of projects in this research area, where this TFM is included. This research work focuses on the development of an algorithm for the early detection of endotracheal tube obstruction in patients with COVID admitted to the ICU (Intensive Care Unit). The results obtained from the study, despite having a very small database because of the recent situation, indicate that our proposal aims at an efficient intelligent prediction system, which seeks to respond to this healthy problem. The study concludes showing the systems developed can predict with sufficient credibility whether a patient will be obstructive or not, being able to differentiate, within those considered obstructive, the change in the normal phase versus the onset of obstruction or its imminent onset.